立场：可解释性研究必须优先夯实基础，而非沉迷特设方法

英文标题：Position: Explainability Research Must Prioritize Foundations over Ad-hoc Methods

尽管可解释 AI 技术层出不穷，但解释很少影响实际工作流程，往往生成即被丢弃。本文论证当前研究过度侧重特设方法与基准，忽视了对解释基本概念和目标的界定。作者呼吁社区回归基础，建立清晰的定义、评估标准和与下游决策的关联，这对开发者和行业构建真正可用的可解释 AI 系统具有重要意义。

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